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　　前言

　　近年來，數據挖掘引起了信息產業界的極大關注，其主要原因是存在大量數據，可以廣泛使用，并且迫切需要將這些數據轉換成有用的信息和知識。獲取的信息和知識可以廣泛用于各種應用，包括商務管理，生產控制，市場分析，工程設計和科學探索等。國工智能實驗室管理系統融合了國工智能數據大腦平臺，平臺內提供上百種統計學相關算法及機器學習算法；通過這些算法對企業數據進行聚類分析、關聯分析、預測分析，挖掘數據潛在價值，探索人力無法探知的規律，提高企業產品附加值及行業競爭力，助力企業快速發展。本次案例就判別分析(Discriminant Analysis)與設備管理系統相融合進行探討及應用舉例。

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　　含義

　　判別分析是一種分類模型，它通過在k維空間選擇一個投影超平面，使得不同類別在該超平面上的投影之間的距離盡可能近，同時不同類別的投影之間的距離盡可能遠，在LDA中，我們假設每一個類別的數據服從高斯分布，且具有相同協方差矩陣Σ。此外，由LDA會將k維數據投影到k-1維的超平面，因此也具有dimension reduction的作用。不同于PCA會選擇數據變化最大的方向。

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　　案例和提供數據

　　某企業現需要對新來的180臺設備根據型號進行分類，并記錄了每臺設備的需要的參數。

　　圖1數據準備

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　　　分析過程

　　首先配置讀取組件然后從數據大腦中的組件面板查找判別分析組件，拖到到工作面板，配置數據，判別分析組件參數，點擊運行。

　　圖2讀取組件配置

　　再通過拖拽的方式將判別分析組件與Excel讀取鏈接到一起。使用集成好算法的判別分析組件進行數據分析處理，對組件參數進行設置。

　　圖3判別分析組件配置

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　　　分析結果

　　圖4數據分析結果

　　“分類匯總”表顯示由模型正確歸入其實際組的觀測值比率。設備管理人員使用這些結果來查看模型如何準確地對設備進行分類。總體來看，93.9%的設備歸入正確的型號。組2 的正確歸入比率最低，60臺設備中只有53個(也就是88.3%)歸入正確的型號。

　　“誤分類觀測值匯總”表顯示觀測值應歸入哪個組。設備管理人員使用這些結果來查看對哪些設備進行了誤分類。例如，設備4 應歸入組2，但錯誤地歸入到了組1。

　　“分類匯總”表的列2 顯示53個觀測值已正確分配到組2。但是，來自組2 的5 個觀測值置入到組1，來自組2 的2 個觀測值置入到組3。因此，來自組2 的觀測值中的7 個觀測值錯誤地分類到了其他組。

　　“誤分類觀測值匯總”表顯示觀測值65、71、78、79和 100誤分類到了組1，而不是組2，這是最常發生的誤分類。

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　　與設備管理系統相融合

　　國工數據大腦平臺可直接獲取設備管理系統數據，直接將設備數據對接到創建好的判別分析模型中，根據得出的分析結果自動對報告進行判定，代替人工判定。對設備根據型號進行相應的歸類。

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　　適用范圍

　　1.對設備進行分組。

　　2.對指定的設備進行相應的型號分組。

　　國工智能是一家專業為流程制造業提供人工智能決策控制整體解決方案及落地服務的國有參股高新技術企業，專注于利用人工智能、大數據等技術解決流程制造業海量數據下復雜場景的智能制造需求，為客戶提供“IOT+AI+OR”智能制造人工智能整體解決方案。目前，公司已經成為化工新材料行業人工智能決策控制領域的領跑者。

　　作為一家國內專業的智能制造落地服務商，國工智能憑借深厚的內功和優秀的團隊，自主研發了基于人工智能的數據大腦分析平臺(MAI)、智能制造管理平臺(MES)、物聯網數據采集平臺(SCADA)、實驗室管理系統(LIMS)、雙體系設備管理系統(EMS)，均在行業內成功應用。

　　國工智能在化工、醫藥、食品、飼料、新材料等行業深耕已久，客戶遍布全國，已成功為海大集團、華潤三九藥業、康緣藥業、豐原集團、道恩集團、九目化學、藍帆醫療、新時代健康產業集團、安然納米集團等客戶提供智能制造落地服務。

　　國工智能秉承“利于國，精于工”的企業發展理念，以高端IT技術服務于傳統制造企業，推動國家制造業轉型升級，以工匠精神為中國智造賦能！努力成為科技創新和產業革命的引領者，為中國實體經濟崛起、實現中國制造2025貢獻力量！

　　國工數據大腦系統(MAI-CLI)是一個集數據調度，數據清洗，數據計算、數據可視化的數據分析平臺。系統以簡單易用拖動操作方式進行人機交互，屏蔽了數據分析預測業務的復雜性，大大降低了數據分析工作的技術門檻。

　　以計算流的方式構建整個數據分析業務。平臺實現了對分散的數據進行統一調度，實現實驗室設備、工業傳感器、信息化系統接口多源數據整合。

　　平臺提供上百個功能組件，包含方差、回歸、聚類、分類、時間序列等算法組件，支持SPC、DOE、CPK、MSA等分析理念，平臺擁有定時分析功能，可以同時監控上萬的質量監控點。能實現自動化六西格瑪實施落地。

　　應用場景

　　計劃經理可以用來預測未來銷售情況，并自動跟蹤執行。

　　質量經理可以用來做SPC分析、取樣差異、方差分析。

　　研發經理可以做配方優化預測、實驗輔助設計、工藝分析、數據仿真。

　　設備經理可以用來做設備預測性維護、報警。

　　平臺已經完成邊緣計算封裝，可以與設備進行互動。

　　同時所有算法對軟件開發商開放調用，可以用來做底層算法平臺。

　　(數據大腦同時提供算法商城服務，任何伙伴都可以使用多編程語言開發算法，由國工智能進行測試回購。)

　　數據大腦人工智能計算平臺背后擁有強大的數據分析團隊，您提需求我們解決。